我们在前两篇文章中我们已经讲过了 双向链表和 版本计数，这篇文章我们来讲讲为什么这次重构能够让内存占用减少56%。...（PS：这一段3.4版本响应式看不懂没关系，因为他已经是过去式了） 内存优化主要原因：复用Link节点 在Vue3.5版本中那个最了解Vue的男人出手了，使用双向链表和版本计数将响应式系统再次给重构了。...说实话这次重构后让读响应式源码的门槛变得更高了，但是收益特别明显，最主要是通过复用Link节点去实现减少内存的使用。...Link节点复用以及让不再使用的Link节点尽快的被回收进而释放内存，就是这次响应式重构减少56%内存占用的主要原因。...关于这个可以看我之前的版本计数文章。 总结 Vue3.5响应式重构主要是通过双向链表和版本计数实现的，优化后内存占用减少了56%。
在日常工作中，如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢？让会议更有效果？下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实， [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互，巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑？ [听汇报人]：质疑、询问，多角度，多立场提出对挑战，获取回应和解释； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：多角度论证，评价维度(角度）?每个维度的指标？...每个维度的指标？什么数字支撑？...2、完全信任的场景下： ①.陈述问题阶段： [汇报人]：说事实结论； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：说事实结论； ③.定资源分配： [汇报人]：说事实结论； [听汇报人]：做决策； [汇报人]：...总结 解决内耗问题的核心点：建立双方的信任；信任的建立需要一个过程，从点滴做起，失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高！
比如：将图片转换为的二进制数据与业务数据存储在一个DOCUMENT里面，看上去我一次性调取的时候方便，但是不要忘记，数据页面的调取是通过将整个页面上载的方式进行操作的，而如果你将超大的字段与核心经常访问的字段放到一起...的信息会迁移到磁盘上进行存储对于内存的影响将变小。...另外对于应用程序设计中关于，索引的使用也是更有效利用内存的设计点。...除此以外，对于内存的节省的行为还存在于查询的方式中 1 查询中如果结果提取的信息的数量不明确，可以通过limit 的方式来减少输出的数据量 db.test.find().sort( { timestamp...MALLOC: 118785040 ( 113.3 MiB) Bytes in use by application 类似这个位置的信息主要用于，连接内存通过连接数和内存的相除，得到每个连接大致使用的内存信息
我们分两步来完成: 创建一个“反应依赖项”(当变量发生变化时，我们会得到通知) 创建“反应状态”(基本上是依赖变量的集合 函数监视更改 要做到这一点，我们首先需要一个在反应性依赖项发生变化时执行的函数。...在Vue中，这被称为watchEffect;我们也会调用这个函数。...这是必要的，因此我们可以在函数本身读取引用该函数的依赖项时访问该函数。 依赖类 我们可以将反应性依赖看作是一个变量，当它的值发生变化时通知它的订阅者。...总结一下:我们有一个反应性依赖项和一个监视函数，它们让我们能够在变量(依赖项)发生变化时执行一个函数。这已经很酷了。但我们想更进一步，创建一个状态。...此外，我们需要从依赖项中移除getter和setter，因为我们现在是在反应状态下做的: class Dep { subscribers = new Set() depend() {
根据《Writing Testbenches》整理 验证的重要性 很多讲verilog的书把重点放在怎么写可综合的RTL代码，编写验证功能性的测试平台这一方面却讲的比较少，会导致很多人认为设计比验证更加重要...，但是实际上这和现实并不相符。...并行化可以缩短验证时间 抽象可以缩短验证所需时间 抽象可以减少对底层细节的控制 验证工作可以在更加高的层次进行，例如事务级、总线周期级甚至更高级别，而非在最底层的0，1 自动化可以缩短所需时间 随机化是一个非常重要的自动化工具...恢复模型 这个概念是用来精确解释验证的对象是什么的 了解你到底在验证什么东西 这是最重要的问题，搞清楚你的任务 所谓验证，就是要用各种方法确认spec和设计的输出一致性 从spec到RTL，RTL的迭代都是一种变换...只要有人介入，就可能导致不确定性和不可重复性，我们需要通过自动化、放差错技术或者冗余技术去减少错误发生的可能性 自动化 自动化从根源上消除了一部分人为因素，但是自动化并不是普适的，例如没有明确定义、要求人智能创造的过程
面试题：内存泄漏以及避免和减少这类错误的方法？ 在C++程序中，内存泄漏是一种常见的错误。它指的是在程序中使用new操作符为对象分配内存后，未对其进行及时释放导致的内存浪费。...内存泄漏的原因 产生内存泄漏的原因多种多样，以下几种情况较为常见： 忘记 delete: 对于使用new创建的动态分配内存空间，在使用完毕后必须要用delete释放掉内存，否则会造成内存泄漏 多次new...使用智能指针：可以使用标准库的智能指针（如std::shared_ptr和std::unique_ptr）来管理动态内存，在使用动态内存时减少手动释放的工作量。...，我们可以将new和delete的逻辑都封装在一个类中，利用RAII技术来管理动态分配内存。...总结 在C++编程中，内存泄漏是一种常见错误，我们可以采用合适的方法进行避免和减少内存泄漏的风险。使用栈上分配对象、使用智能指针以及手动管理内存是一些常用的方法。
使用DIAS模型可以定量地研究反应的活性和选择性。...由于ΔEstrain(ζ)与反应物的形变有关，它由反应物的刚性和反应机理决定。ΔEint(ζ)是形变状态下的反应物之间的相互作用能，通常是一个负值，与反应物的电子结构和反应物相互靠近时的朝向有关。...那么ΔEstrain和ΔEint是如何计算的呢？如图1所示，以D-A反应的过渡态为例，首先ΔE是很容易计算的，只需要将过渡态的能量和平衡结构下反应物总能量作差即可。 ? 图1....如图2所示的ASD，展示了反应A和B的ΔE、ΔEstrain和ΔEint随反应坐标的变化趋势。反应A和B在相同的反应坐标下有相同的ΔEstrain，但是反应B的ΔEint更低。...若我们仅仅在过渡态处做DIAS分析，得到的结果是反应A和B的ΔEint接近，但是反应A的ΔEstrain更高。
Java多线程之内存可见性和原子性：Synchronized和Volatile的比较 【尊重原创，转载请注明出处】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/...比如"a = 1;"和 "return a;"这样的操作都具有原子性。...类似"a += b"这样的操作不具有原子性，在某些JVM中"a += b"可能要经过这样三个步骤： ① 取出a和b ② 计算a+b ③ 将计算结果写入内存 (1)Synchronized：保证可见性和原子性...Synchronized能够实现原子性和可见性；在Java内存模型中，synchronized规定，线程在加锁时，先清空工作内存→在主内存中拷贝最新变量的副本到工作内存→执行完代码→将更改后的共享变量的值刷新到主内存中...(3)Synchronized和Volatile的比较 1）Synchronized保证内存可见性和操作的原子性 2）Volatile只能保证内存可见性 3）Volatile不需要加锁
numpy 和 pytorch tensor 存在内存是否连续的情况，对运行速度甚至网络运行结果都存在影响。 含义 contiguous 本身是形容词**，**表示连续的。...所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...在numpy和torch的数据结构中，都有表示变量是否在内存中数据连续存储的概念。...连续存储又分为按照行优先（C order）和按照列优先（Fortran order） 行优先 C order 行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。...结果影响 其实写这篇博客的原因，就是我的onnx模型对于完全相同数据的tensor产生了完全不同的表现，险些三观俱碎。挣扎了几个小时后发现原来是数据的连续性在作祟。
原子性：undo log 事务是数据库的逻辑工作单位，而且是必须是原子工作单位，对于其数据修改，要么全部执行，要么全部失败回滚。 ...undo log记录了回滚操作的日志，如果要撤销，按照undo log的回滚日志执行一遍就可以了（保证了原子性） 持久性：redo log 指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的，...即使此时再执行回滚操作也不能撤消所做的更改。...持久性就是用redo log，不是每次都写入磁盘，而是定期通过redo log把数据刷入磁盘这样即便断电后，重启mysql还是可以恢复
因此，SNP北美云业务负责人 Darren Shaw 在这篇文章中建议，数字化转型项目过程中发生的停机时间应保持最短。专家就如何实现这一目标提供了建议。...不同的时区包括在在某些假期，例如圣诞节或新年前夜，人们也可以随时在本地零售店或网上购物，这需要持续的业务运营。如何才能将计划停机时间保持在最低限度？...然而，我们与大公司合作多年的经验表明，经过数年（或数十年）的使用和进一步发展，关于哪些数据、应用程序和系统被使用、由谁、何时以及如何使用的概览已经丢失。...例如，根据行业、商业模式和在不同国际市场的存在情况，这些时间可能是晚上、周末或节假日。在此基础上，可以根据范围和复杂性决定项目启动日期。...这确保了数据的一致性。 4、在迁移之前优化源系统的基础架构，标准化数据结构和清理数据可以显著减少转换所需的工作量，从而减少停机时间。
都知道可以在任务管理器中查看进程的 CPU 和内存占用，那么如何通过 .NET 编写代码的方式来获取到 CPU 和内存占用呢？...---- 获取全局 CPU 和内存占用 要获取到全系统中的 CPU 占用率，获取全系统中内存占用，需要首先分别创建这两者的性能计数器： 1 2 3 4 // 创建对 CPU 占用百分比的性能计数器。...获取当前进程的 CPU 和内存占用 在了解的 PerformanceCounter 各个参数代表的含义之后，我们还可以获取到单个进程的性能计数。...Working Set 进程占用的物理内存的大小。由于包含共享内存部分和其他资源，所以其实并不准；但这个值就是在任务管理器中看到的值。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
云计算通过多种技术和措施来保障数据的安全性和隐私性。以下是一些常见的安全措施： 数据加密：云计算服务提供商使用数据加密技术来保护数据的机密性。...访问控制：云计算服务提供商使用访问控制机制来限制对云资源和数据的访问。用户需要经过身份认证和授权才能访问数据和资源，并且可以根据需要分配不同级别的权限。...物理安全：云计算服务提供商在数据中心采取物理安全措施，如监控摄像头、门禁系统、防火墙等，以保护服务器和网络设施免受未经授权的访问和破坏。...合规性和法规遵循：云计算服务提供商会遵守相关的合规性要求和法规，如数据保护法、隐私法等。他们会采取必要的措施来保护用户数据的合法性和隐私性。...总的来说，云计算服务提供商通过使用安全技术、加密、访问控制、备份和恢复、物理安全、审计和监控等举措来保障数据的安全性和隐私性。
java的垃圾回收与内存泄露的关系：【新手可忽略不影响继续学习】 马克-to-win：上一节讲了，(i)对象被置成null.（ii）局部对象（无需置成null）当程序运行到右大括号....(iii)匿名对象刚用完，垃圾回收线程就早早晚晚都能把它过去占的内存给回收了。这么说，java中难道就没有c++的内存泄露的问题了吗？...（内存泄露的定义就是: 咱自己程序不用的内存，系统本应回收但由于各种原因却没有回收成功）马克-to-win：答案： 错，java中有内存泄露。下面我们就通过一个例子来说明。...正因为有这个引用，垃圾回收系统当中的有向图会认为，这个对象还是可达的，所以不会回收它的内存空间。因为size_Make_to_win非常大，（是maxMemory的0.8倍），所以系统最后就崩溃了。...马克-to-win： 用专业术语讲，就是开始时是内存泄漏，泄露多了就造成内存溢出了，所以就曝出OutOfMemoryError的错误了。
实例内存监测 在跑大任务之前，用户端可以查看自己的实例所在的服务器是否有足够的内存，在天意云官网可以看到不同服务器情况和内存配置，用户可以自行切换，选择时段内最优配置跑任务。...Rstudio解决内存溢出与卡顿 自定义函数减少无用变量的残留 不定义函数的情况： #不定义函数的情况 n <- 10^9 a 内存对象1 b 内存对象2 #计算a和b的和，并将结果存储在c中 c <- a + b 定义函数的情况： #定义函数的情况 n<-10^9 memory_efficient_sum<-function(...n){ a内存对象1 b内存对象2 c和b的和 return(c)#返回结果 } #调用函数，并传入n c...的是变量n的值 在定义的函数memory_efficient_sum中，矩阵a和b是局部变量，它们只在函数执行期间存在。
，每个CPU内核都有着自己的L1、L2级缓存，多个CPU内核共享L3级缓存和计算机的组主内存。...这样当缓存命中率高的时候可以减少很多I/O操作。...过程是这样子的：当有要写入的数据的时候，直接更新 Cache 中的数据(如果存在)，同时这个这个数据所在的块（cpu是按块加载数据）会被标记成脏的，就是这个块中的数据和主内存中的是不一致的。...写直达和写回都是针对单个CPU核心数为前提的，如果是多个CPU核心同时工作多线程的前提下，如果保证各个核心的高速缓存一致性呢？...在数据同步方面就像我们在编程过程中使用redis作为mysql的缓存层，同样也是需要面临和计算机组成一样的问题。以及多核cpu换从同步和应用程序的缓存集群同步问题。
如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收 内存管理机制的实现原理，就不细谈了，内存的回收过程很复杂，简单的说就是两个步骤： 找到所有可以回收的对象，并进行标记 回收后清除或者整理内存碎片 垃圾回收完成后，一般是需要进行内存碎片管理...最后定位到是一次性从数据库中查询数据太大，导致程序卡死。 高并发情况下，自动内存管理机制，其实更容易触发进程暂停。 比如说，微服务收到一个请求后，执行一段业务逻辑，然后返回响应。...这个过程会创建一些对象，响应对象和处理中间业务逻辑中需要使用的对象。在下一次垃圾回收之前，这些没用的对象会一直占用内存的。...高并发情况下如何内存管理？ 就回到最初的如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收。 优化代码中的处理请求的业务逻辑，尽量少创建一次性对象，特别是内存占用大的对象。...通过上面的方法，可以在一定程度上解决内存溢出和频繁的垃圾回收。 总结 为了避免产生大量的待回收的对象，频繁进行垃圾回收，可以尽量少地使用一次性对象，尽量重用这些对象，来减轻垃圾回收的压力。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...经常有人以为vue -V是查看vue的版本，但其实不是，一开始自己迷迷糊糊也以为是，后来查文档之后才知道正确答案，特此在这里总结一下，那么这条博客就当是开启学习vue3之路的第一条笔记叭~ 如果查看vue...版本和vue/cli脚手架的版本，这里共有两种方式： 一、命令行 vue版本 npm list vue vue/cli版本 vue -V 部分截图： 二、package.json文件 查看package.json
后续产生许多变种算法，但都只能减少一些进程暂停的间，不能完全避免STW。 1.2.2 整理内存碎片 完成对象回收后，还需要整理内存碎片。...内存清除这个动作具体是怎么实现的？ 内存是按页为单位管理，即一块块，JVM有一套复杂数据结构来记录它管理的所有页面与对象引用之间的关系。所谓清除和移动对象，就是修改这个记录关系的数据结构。...但可降低GC频率，减少进程暂停时长。只有使用过被丢弃的对象才是GC目标，想办法在处理大量请求同时，尽量少的产生这种一次性对象： 最有效的，优化代码处理请求的业务逻辑，尽量少创建一次性对象，尤其大对象。...如把收到请求的Request对象在业务流程中一直传递下去，而非每执行一个步骤，就创建一个和Request对象差不多的新对象。 需频繁使用，占用内存较大的一次性对象，可考虑自行回收并复用。...FAQ 微服务需求是处理大量文本，如每次请求会传入10KB文本，高并发时，如何优化程序，尽量STW？
上一篇，通过一篇国外大佬的IDEA性能测试[1]，得处一个结论：内存分配越多，执行效果就越好。但是，除了IDEA之外，许多其他应用程序也需要消耗内存。...所以，大家的目标应该是在提高性能和内存消耗之间找到一个平衡。 马上就有读者问了，那么IDEA的内存怎么设置呢？...设置方法很简单，只需要从菜单中找到：Help Help菜单 这里有两个菜单项是本篇重点： 设置最大内存 Chanage Memory Setting，这是一个可视化的配置菜单项，用来设置IDEA的最大内存...这里那么参数中，其实影响最大的还是如上一篇定制IntelliJ IDEA的内存设置[1]文章中提到的内存分配相关参数最为核心，这里大家还是根据自己机器的最大内存和同时运行的其他软件的情况来做调整吧。...我们创建了一个高质量的技术交流群，与优秀的人在一起，自己也会优秀起来，赶紧点击加群，享受一起成长的快乐。
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